Optimización de trabajadores y estaciones de trabajo en líneas de ensamble multi-tripuladas mediante algoritmos genéticos

Abstract

Las líneas de ensamble son un mecanismo de producción que históricamente ha presentado beneficios económicos y de calidad en las organizaciones; sin embargo, diferentes problemas se presentan durante su ejecución. Entre estos destaca el problema del modelo de balanceo de líneas de ensamble con estaciones multi-tripuladas, el cual suele presentarse con mayor frecuencia en las organizaciones industriales que fabrican productos de dimensiones medianas y grandes, en comparación con el modelo de un solo tripulante por estación de trabajo; a pesar de ello, en la literatura encontramos una mayor tendencia a estudiar el segundo caso. Pocos estudios hacen referencia al primero. Adicionalmente, los métodos de búsqueda exhaustiva como los de programación lineal han encontrado barreras debido a la complejidad computacional, por lo cual las investigaciones sobre este problema se han centrado en utilizar heurísticos para su solución, en la búsqueda de algoritmos que sean cada vez más eficientes. Por lo anterior, el presente trabajo propone un algoritmo genético que en nuestro conocimiento no se ha utilizado en la búsqueda por minimizar el número de trabajadores y el número de estaciones de trabajo para el modelo de balanceo de líneas de ensamble con estaciones multi-tripuladas. Además, se propone una nueva función de costos la cual pondera el número de estaciones de trabajo y trabajadores, castigando soluciones con tiempos muertos altos para evitar su selección. Los resultados del algoritmo propuesto son evaluados mediante la comparación de instancias de prueba presentadas en la literatura. El algoritmo está disponible en <https://github.com/juanseck/GAMmALB>.